TRR 165:
Wellen, Wolken, Wetter
Fachliche Zuordnung
Geowissenschaften
Informatik, System- und Elektrotechnik
Mathematik
Förderung
Förderung von 2015 bis 2024
Projektkennung
Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 257899354
Die Fähigkeit das Wetter für eine Woche oder länger vorherzusagen spart unserer Gesellschaft jährlich Milliarden Euro und schützt Leben und Eigentum. Ein exponentieller Anstieg der Rechenleistung und neue Beobachtungen haben über Jahre hinweg zu einer kontinuierlichen Verbesserung der Vorhersagequalität geführt, wenngleich einzelne Vorhersagen gelegentlich überraschend schlecht sind. Neue Indizien lassen vermuten, dass dies nicht nur eine Folge von fehlerhaften Vorhersagemethoden ist, sondern dass in einer chaotischen Atmosphäre bestimmte Wettersituationen naturgemäß schwieriger vorherzusagen sind. Heutzutage besteht die große Herausforderung darin, die Grenzen der Vorhersagbarkeit unterschiedlicher Situationen zu identifizieren und die physikalisch bestmögliche Vorhersage zu erstellen. Dieser Herausforderung stellt sich der SFB/Transregio 165 “Wellen, Wolken, Wetter” (W2W) und liefert die dringend notwendige Grundlagenforschung um den Weg für eine neue Generation von Wettervorhersagesystemen zu ebnen. In Phase 2 wurde ein bedeutender Durchbruch erzielt, bei dem gezeigt werden konnte, dass die Grenze der Vorhersagbarkeit im Mittel erreicht wird, wenn die Unsicherheit der Anfangsbedingungen auf etwa 10–20% ihres derzeitigen Niveaus reduziert wird. Dann wird die Vorhersagbarkeit durch schnelles Fehlerwachstum auf kleinen Skalen aufgrund diabatischer Prozesse begrenzt. In Phase 3 werden wir auf diesem Wissen aufbauen, indem wir Fenster der Vorhersagemöglichkeit identifizieren - spezifische atmosphärische Zustände, bei denen längere Vorhersagen möglich sind. Hier werden wir eine innovative Methode anwenden und ein globales Kontroll-Ensemble verwenden, um die Vorhersagbarkeit dieser relativ seltenen Ereignisse zu untersuchen. Darüber hinaus werden wir ein Regionales Grand Ensemble entwickeln, um einen noch nie dagewesenen umfassenden und quantitativen Überblick über das komplexe Zusammenspiel physikalischer Prozesse zu erhalten, die zu einem schnellen Fehlerwachstum auf kleinen Skalen beitragen. Schließlich wird dieses theoretische Wissen in die praktische Wettervorhersage eingebracht, indem neue, rechnerisch effiziente Darstellungen der Unsicherheit mit hybriden Methoden entwickelt werden, die die Stärken numerischer Modelle und des maschinellen Lernens kombinieren. Wie in den bisherigen Phasen bringt W2W das notwendige, breite wissenschaftliche Fachwissen der drei beantragenden Universitäten zusammen: der Ludwig-Maximilians-Universität (LMU) in München, der Johannes Gutenberg-Universität (JGU) in Mainz, des Karlsruher Institut für Technologie (KIT) in Karlsruhe. Dieses wird durch die Zusammenarbeit mit der Technischen Universität München (TUM), dem Deutschen Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR) in Oberpfaffenhofen, der Universität Hamburg (UHH) sowie der Katholischen Universität Eichstätt-Ingolstadt (KU) und der Universität Wien (UW) erweitert.
DFG-Verfahren
Transregios
Internationaler Bezug
Niederlande, Österreich
Laufende Projekte
Abgeschlossene Projekte
-
A01 - Die Variabilität und Relevanz des intrinsischen Vorhersagelimits
(Teilprojektleiter
Craig, George
;
Riemer, Michael
;
Tost, Holger
;
Wirth, Volkmar
)
-
A02 - Einfluss strukturierter Heizquellen auf die Dynamik auf grösseren Skalen
(Teilprojektleiterinnen / Teilprojektleiter
Hildebrandt, Andreas
;
Lukacova, Maria
;
Spichtinger, Peter
)
-
A03 - Verständnis des dynamischen Einflusses von Aeolus Beobachtungen
(Teilprojektleiter
Craig, George
;
Schäfler, Andreas
;
Weissmann, Martin
)
-
A04 - Entwicklung und Vorhersagbarkeit der Sturmstruktur während der außertropischen Umwandlung tropischer Wirbelstürme
(Teilprojektleiter
Riemer, Michael
;
Schömer, Elmar
)
-
A05 - Die Bedeutung von Bodenfeuchte sowie ober- und unterirdischem Wasserablauf für die Vorhersagbarkeit von Konvektion
(Teilprojektleiterinnen / Teilprojektleiter
Kober, Kirstin
;
Kunstmann, Harald
)
-
A06 - Vorhersageunsicherheit nahe der Grenze der Vorhersagbarkeit
(Teilprojektleiterinnen / Teilprojektleiter
Craig, George
;
Keil, Christian
;
Kober, Kirstin
;
Pongratz, Julia
)
-
A07 - Maschinelles Lernen von repräsentativen Merkmalen in meteorologischen Feldern
(Teilprojektleiter
Sadlo, Filip
;
Westermann, Rüdiger
)
-
A08 - Dynamisches Verständnis von „Zeitfenstern günstiger Vorhersagegelegenheiten"
(Teilprojektleiter
Grams, Christian
;
Riemer, Michael
;
Wirth, Volkmar
)
-
B01 - Einfluss von Unsicherheiten in der Wolkenparameterisierung auf die Vorhersage von Superzellen in verschie-denen geographischen Regionen
(Teilprojektleiterinnen / Teilprojektleiter
Hoose, Corinna
;
Kunz, Michael
;
Miltenberger, Annette
;
Vogel, Bernhard
;
Weissmann, Martin
)
-
B03 - Quantifizierung von Unsicherheitsquellen auf der konvektiven Skala durch Verwendung eines Grand Ensemble
(Teilprojektleiterinnen / Teilprojektleiter
Barthlott, Christian
;
Craig, George
;
Hoose, Corinna
;
Keil, Christian
;
Westermann, Rüdiger
)
-
B04 - Verbesserungen in der Modellierung von Strahlungswechselwirkungen und ihr Effekt auf Wettervorhersagen
(Teilprojektleiter
Mayer, Bernhard
;
Voigt, Aiko
)
-
B05 - Daten-getriebene Analyse und Lernen der zeitlichen Entwicklung von Ensemble Vorhersagen
(Teilprojektleiter
Westermann, Rüdiger
)
-
B06 - Verständnis der Lücke zwischen der intrinsischen und praktischen Vorhersagbarkeit in den Tropen
(Teilprojektleiterinnen / Teilprojektleiter
Hoose, Corinna
;
Janjic Pfander, Ph.D., Tijana
;
Knippertz, Peter
)
-
B07 - Analyse der Parametrisierungs-Unsicherheiten auf der Wolkenskala mit Hilfe von “Piggybacking”
(Teilprojektleiter
Hanke-Bourgeois, Martin
;
Spichtinger, Peter
;
Tost, Holger
)
-
B08 - Die Rolle von Unsicherheiten in mikrophysikalischen Prozessen und der Organisation von Kaltfronten
(Teilprojektleiterinnen / Teilprojektleiter
Grams, Christian
;
Hoose, Corinna
;
Miltenberger, Annette
)
-
C02 - Ressourceneffiziente probabilistische Niederschlagsvorhersagen im tropischen Afrika
(Teilprojektleiter
Fink, Andreas
;
Gneiting, Tilmann
;
Knippertz, Peter
)
-
C03 - Dreidimensionale Struktur afrikanischer Wellenstörungen und die Organisation eingebetteter Konvektion
(Teilprojektleiter
Fink, Andreas
;
Riemer, Michael
;
Schömer, Elmar
)
-
C04 - Mittelfristige bis subsaisonale Vorhersagbarkeit Europäischer Hitzewellen
(Teilprojektleiter
Fink, Andreas
;
Wirth, Volkmar
)
-
C05 - Statistische Nachbearbeitung für Windböen in Abhängigkeit von Vorhersagezeit, Skala und dynamischen Merkmalen
(Teilprojektleiter
Corsmeier, Ulrich
;
Knippertz, Peter
;
Lerch, Sebastian
)
-
C07 - Statistische Nachbearbeitung und stochastische Physik für Ensemblevorhersagen
(Teilprojektleiterinnen / Teilprojektleiter
Gneiting, Tilmann
;
Kober, Kirstin
)
-
C08 - Subsaisonale Vorhersagbarkeit ermöglicht durch die Stratosphäre
(Teilprojektleiterinnen / Teilprojektleiter
Birner, Thomas
;
Garny, Hella
;
Pinto, Joaquim G.
)
-
C09 - Visuelle merkmalszentrierte Analyse von individuellen Fällen bis zu Ensembles
(Teilprojektleiter
Craig, George
;
Rautenhaus, Marc
)
-
INFZ02 - IT Infrastruktur
(Teilprojektleiter
Brinkmann, André
;
Cayoglu, Ugur
;
Craig, George
;
Keil, Christian
;
Rautenhaus, Marc
;
Redl, Robert
)
-
T01 - Entwicklung eines Vorhersagbarkeits-Index von Wetterextremen über Europa
(Teilprojektleiter
Craig, George
;
Wirth, Volkmar
)
-
T02 - Skalenübergreifende Verbesserung von Extremwettervorhersagen
(Teilprojektleiter
Craig, George
;
Grams, Christian
)
-
Z01 - Zentralprojekt
(Teilprojektleiter
Craig, George
)
-
Z01 - Zentrale Geschäftsführung
(Teilprojektleiter
Craig, George
)